A novel hybrid deep learning approachfor tourism demand forecasting

This paper proposes a new hybrid deep learning framework that combines search query data, autoencoders (AE) and stacked long-short term memory (staked LSTM) to enhance the accuracy of tourism demand prediction. We use data from Google Trends as an additional variable with the monthly tourist arrivals to Marrakech, Morocco. The AE is applied as a feature extraction procedure to dimension reduction, to extract valuable information and to mine the nonlinear information incorporated in data. The extracted features are fed into stacked LSTM to predict tourist arrivals. Experiments carried out to analyze performance in forecast results of proposed method compared to individual models, and different principal component analysis (PCA) based and AE based hybrid models. The experimental results show that the proposed framework outperforms other models

Deep learning approach and topic modelling for forecasting tourist arrivals

Online review data attracts the attention of researchers and practitioners in various fields, but its application in tourism is still limited. The social media data can finely reflect tourist arrivals forecasting. Accurate prediction of tourist arrivals is essential for tourism decision-makers. Although current studies have exploited deep learning and internet data (especially search engine data) to anticipate tourism demand more precisely, few have examined the viability of using social media data and deep learning algorithms to predict tourism demand. This study aims to find the key topics extracted from online reviews and integrate them into the deep learning model to forecast tourism demand. We present a novel forecasting model based on TripAdvisor reviews. Latent topics and their associated keywords are captured from reviews through Latent Dirichlet Allocation (LDA), These generated features are then employed as an additional feature into the deep learning (DL) algorithm to forecast the monthly tourist arrivals to Hong Kong from USA. We used machine learning models, artificial neural networks (ANNs), support vector regression (SVR), and random forest (RF) as benchmark models. The empirical results show that the proposed forecasting model is more accurate than other models, which rely only on historical data. Furthermore, our findings indicate that integration of the topics extracted from social media reviews can enhance the prediction

Résultats du remplacement valvulaire chez les patients porteurs de rétrécissement valvulaire aortique avec dysfonction ventriculaire gauche sévère

Le risque opératoire du remplacement valvulaire aortique(RVA) pour rétrécissement aortique (Rao) serré avec dysfonction ventriculaire gauche sévère demeure élevé. Plusieurs facteurs de risques de mortalité postopératoire sont décrits mais la plupart des séries rapportées sont hétérogènes. L'objectif principal de ce travail était d'étudier les résultats postopératoires du RVA chez les patients présentant un Rao serré isolé avec dysfonction ventriculaire gauche sévère et d'identifier les facteurs prédictifs de la mortalité hospitalière. Il s'agit d'une étude rétrospective qui a intéressé 46 patients porteurs de Rao serré avec dysfonction sévère du ventricule gauche et qui ont bénéficié d'un RVA. L'âge moyen était de 59±12,70 ans. 69,6% des patients étaient en classe III ou IV de la NYHA. La FE moyenne était de 32,3 ± 5,3 %, et l'EuroScore moyen était 12,20 ± 8,70. La mortalité hospitalière était de 15,20 %. La morbidité a été marquée essentiellement par le bas débit dans 35 % des cas. En analyse multivariée, la régression logistique a identifié l'insuffisance rénale (OR = 11,94, IC [2,65-72,22], p = 0,03) et l'insuffisance cardiaque congestive (OR = 25,33, IC [3,43-194,74], p = 0,009) comme étant liées au risque de mortalité hospitalière. Trente neuf patients survivants ont été suivis sur une durée moyenne de 59,6 ± 21mois. La mortalité tardive était de 5% .Le statut fonctionnel s'est nettement amélioré. La FE a augmenté, en moyenne, de 5,5 unités en période postopératoire précoce et de 18 unités en postopératoire tardive. A long terme les diamètres télédiastole et télésystole ont régressé en moyenne de 8 et 9mm respectivement. Les résultats du RVA sur RAo serré avec dysfonction ventriculaire gauche sévère sont satisfaisants. L'insuffisance cardiaque congestive et l'insuffisance rénale préopératoires constituent les principaux facteurs de risque de mortalité hospitalière. L'évolution tardive est marquée par une régression des diamètres télésystolique et télédiastolique du ventricule gauche avec amélioration de la FE et du statut fonctionnel

Double-orifice mitral valve associated with atrioventricular canal defects

A 4 year-old male presented with effort dyspnea, and was diagnosed as atrioventricular canal defects. This finding was confirmed by open heart surgery, and a congenital double orifice mitral valve was discovered. The septal defect was closed but the double orifice mitral valve was respected because of the absence of hemodynamic disturbance. We report this case with review of literature.Pan African Medical Journal 2016; 2

Place de l’ECMO dans la prise en charge du syndrome de détresse respiratoire aigu du au COVID19

La gestion du syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA) dû au COVID-19 comprend des mesures conventionnelles de réanimation, l'oxygénation extracorporelle par membrane a été proposée comme thérapie de sauvetage chez les patients présentant une hypoxie réfractaire. Comme il n'y a pas une grande étude sur le bénéfice de l’ECMO dans SDRA lié au COVID-19, le rôle de l'ECMO dans la réduction du taux de mortalité dans ce contexte reste incertain, par conséquent, l'utilisation d'ECMO doit être discutée au cas par cas par une équipe multidisciplinaire hautement qualifiée

Proposition d’un modèle d’évaluation de l’enseignement par les étudiants adaptés aux études médicales

Introduction : L’évaluation de l’enseignement par les étudiants (EEE) est un réel outil pédagogique. Elle constitue le premier niveau d’évaluation de l’enseignement dans le modèle de Kirkpatrick. Cependant cette démarche demeure sujette à des initiatives personnelles de certains enseignants. Le but de notre travail était d’élaborer un dispositif électronique d’évaluation étudiant-enseignement, qui peut être mis en ligne sur les plateformes des facultés de médecine et de pharmacie, afin d’encourager l’EEE formative et de généraliser cette culture.Méthodologie et descriptif : Il s’agit d’un projet basé sur une revue narrative des différentes modalités d’évaluation de l’enseignement et qui vise à élaborer un dispositif intégrant le point de vue des étudiants, leurs intérêts, leurs motivations et leurs implications dans la formation. Le dispositif que nous proposons constitue une évaluation-feedback étudiant-enseignant à visé formative sous forme de questionnaire mise en ligne. Il s’agit d’un modèle simple d’EEE qui regroupe des thématiques de questionnaire, cotées sur une échelle graduée, adaptée au système de modules-éléments. Il est basé sur un cahier de charge portant notamment sur son objectif, ainsi que sur son descriptif global. Les caractéristiques générales ainsi que le respect des règles déontologiques, les modalités d’action et de consultation des résultats et d’exposition des résultats ont été prise en considération dans la présentation du dispositif.Conclusion : Notre dispositif proposé constitue un moyen d’évaluation formative sans aucune intention d’usage administratif et sans caractère institutionnel. Il nécessitera la sensibilisation des acteurs de la formation et leurs implications directes et actives

Thermal characterization of a new effective building material based on clay and olive waste

The influence of thermophysical properties of wall materials on energy performance and comfort in traditional building was investigated. The clay is the most commonly used sustainable building material. The study looked at the effects of the addition of pomace olive on the thermophysical properties of clay bricks to improve the energy efficiency of this ecological material. An experimental measurement of thermal properties of clay mixed with pomace olive was carried out by using the transient and steady state hot-plate and flash methods. The experimental methods are applied to measure the thermal properties of the composite material. The estimation of these thermal characteristics is based on a one dimensional model and the experimental errors are found less than 3%. The composite samples were prepared with different granular classes and mass fractions of the pomace olive in the mixture. The results show that the density of the new material was not substantially influenced by the size of the pomace olive. However, the thermal conductivity and diffusivity decrease from 0.65 W.m-1.K-1 and 4.21×10-7 m2.s-1 to 0.29 W.m-1.K-1 and 2.47×10-7m2.s-1, respectively, according to the variation of the volume fraction of pomace olive from 0 (pure clay) to 71% showing that the olive pomace can be used as effective secondary raw materials in the making of clay bricks

New qualitative approach based on data analysis of European building stock and retrofit market

The huge amount of energy consumed by the residential buildings makes the sector one of the principal sources affecting the energy use in the European countries. To face it, the renovation of the building stock is considered one of the key strategies to improve the energy performance of buildings and meet the energy efficiency targets. Thus, a full understanding of the building stock and renovation market is crucial to meet the objectives of energy efficiency strategies. This research presents the findings of an extensive research on the residential building stock and retrofit market in France, Italy, Spain, Slovenia and Austria and a detailed comparative analysis is developed to assess the quality and the level of the data sources. The weighting method is adopted in this paper as an analytic approach in order to evaluate the main indicators of the data collected and to highlight the commonalities and the differences of building data among European countries. The results of this analysis are considered as valuable vademecum aims to support the experts and the different stakeholders in the data collection process and initiates the opportunities for standardizing data collected from European countries. This research is a part of a European project H2020 (heartproject.eu)

Thermal characterization of a new effective building material based on clay and olive waste

The influence of thermophysical properties of wall materials on energy performance and comfort in traditional building was investigated. The clay is the most commonly used sustainable building material. The study looked at the effects of the addition of pomace olive on the thermophysical properties of clay bricks to improve the energy efficiency of this ecological material. An experimental measurement of thermal properties of clay mixed with pomace olive was carried out by using the transient and steady state hot-plate and flash methods. The experimental methods are applied to measure the thermal properties of the composite material. The estimation of these thermal characteristics is based on a one dimensional model and the experimental errors are found less than 3%. The composite samples were prepared with different granular classes and mass fractions of the pomace olive in the mixture. The results show that the density of the new material was not substantially influenced by the size of the pomace olive. However, the thermal conductivity and diffusivity decrease from 0.65 W.m-1.K-1 and 4.21×10-7 m2.s-1 to 0.29 W.m-1.K-1 and 2.47×10-7m2.s-1, respectively, according to the variation of the volume fraction of pomace olive from 0 (pure clay) to 71% showing that the olive pomace can be used as effective secondary raw materials in the making of clay bricks